酱卤肉制品是中华传统熟肉制品,色泽是肉制品的重要品质指标,也是影响消费者的可接受性和选择购买的关键因素[1]。肉色与脂肪氧化、蛋白变性、pH都有直接的关系,但主要取决于肌肉中肌红蛋白和血红蛋白的含量和化学状态。加热会改变肉蛋白质的结构与理化特性,进而对肉的品质产生影响。其中对肉色影响较大的是肌红蛋白[2],在熟制过程中会发生变性,从而使肉色泽发生改变。熟制结束时,肉色由红色转变为棕褐色。因此日常烹饪过程中,人们通常通过观察肉品色泽变化,判断熟制是否完成[3]。
如果可以预测加热中肉颜色的变化,就可以更好地对酱卤肉制品的加工过程进行控制,从而获得品质更佳的肉制品。动力学模型可以对热加工过程中品质发生的变化提供更深入的理解,并有助于控制和优化产品质量[5]。对于不同的食品在热处理期间的品质变化主要遵循零级、一级或二级动力学反应[6],而研究者们常用基于阿伦尼乌斯公式构建的动力学模型,来描述温度与反应速率常数之间的关系,且可以对不同加工条件下的食品品质进行预测[7]。如KONG等[8]建立了鲑鱼在热处理中的品质变化动力学模型,对鲑鱼在不同条件热处理中的剪切力及色泽进行了预测;KONDJOYAN等[9]建立了烹饪过程中牛肉品质的预测模型,这都证明了动力学模型在食品加工过程中品质变化预测中的应用是可行的。另有研究建立了鱼肉[10]、牛肉[11]、鸡肉[12]加热过程中色泽变化的动力学模型。但是,传统的加热方法会使肉内部受热不均匀,进而导致内部色泽变化的差异[12]。而有关熟制肉类不同部位的色泽变化研究却未见报道。
因此,本文探究了不同煮制条件对鸡肉不同部位色泽变化的影响,并构建了鸡肉色泽预测的动力学模型,以期为控制煮制条件而提高卤煮鸡肉的感官品质提供理论依据。
1 材料与方法
1.1 材料与仪器
1.1.1 材料
鸡腿[(250±20) g,品种为罗斯308肉鸡(42日龄)],河南大用实业有限公司;肉桂、良姜、白芷、陈皮、草果、食盐等,郑州丹尼斯大卖场(丰产店);K2HPO4、KH2PO4、KNO3(分析纯),天津市瑞金特化学品有限公司。
1.1.2 仪器与设备
CU-240型电热恒温水槽,上海一恒科学仪器有限公司;CR-5型色彩色差计,日本KONICA公司;ALLEGRA-64A冷冻离心机,南京欧捷仪器设备有限公司;UV-2600紫外可见分光光度计,岛津企业管理(中国)有限公司。
1.2 实验方法
1.2.1 样品制备
用含香辛料及食盐的水卤煮鸡腿(100 kg鸡肉中添加肉桂、良姜、白芷各90 g,陈皮、草果各30 g,砂仁、豆蔻各15 g,丁香3 g,KNO3 11 g,食盐2.5 kg),将100 kg鸡腿肉分为40组,每组10个鸡腿,约2.5 kg,使用电炉分别加热水温至75、80、85、90、95 ℃,并分别维持10、20、30、40、50、60、90、120 min。煮制期间用电子温度计监控温度的实时变化,严格控制煮制温度,从达到指定温度时开始计时。煮后将鸡腿晾干,于室温下冷却30 min后去皮,分别取表层(皮下部位)、中心、里层(临近骨头部位)的3个部位肉样待用,每组样品各取鸡腿3个部位平行测定5次,增加样品量来尽可能减少误差。
1.2.2 感官评定
邀请20名食品专业学生,男女各10名,接受培训后严格按照感官评分标准对卤煮鸡肉色泽、香气、嫩度、口感等方面进行评分,感官评定标准见表1。
表1 卤煮鸡肉感官评定标准
Table 1 Sensory evaluation standards for stewed chicken
指标标准分值色泽表面呈黄褐色,内部呈浅棕色,均匀诱人9～10表面呈黄褐色,内部呈浅棕色但不均匀7～8表面呈黄色,内部颜色过深或过浅5～6表面呈黄色,内部带有血色3～4表面色泽重或者过淡,不均匀,内部有血色1～2香气香味浓郁,有特殊的香气、醇正9～10香味浓郁,无醇正香味7～8香味一般5～6香味一般,夹杂异味3～4香味过浓过极淡,腥味明显1～2嫩度易咀嚼,有质感,不粘牙9～10易咀嚼,不粘牙7～8较易咀嚼5～6不易咀嚼,粘牙3～4肉质较硬或过软1～2口感爽口多汁,易咀嚼,不黏牙9～10多汁,易咀嚼,不黏牙7～8肉质一般,较易咀嚼5～6汁液较少不易咀嚼,或黏牙3～4肉质生硬或过软1～2总体非常满意9～10比较满意7～8一般5～6较差3～4很差1～2
结果取平均值,保留一位小数。感官评分总体得分按公式(1)计算:
总体得分=色泽×40%+香气×20%+嫩度×20%+口感×20%
(1)
1.2.3 色差测定
用色差计分别对去皮后鸡腿表面肉样、中心肉样及里层部位肉样进行色差测定,记录下L*(亮度值)、a*(红绿值)、b*(黄蓝值),每个部位肉样重复测定10次。
1.2.4 肌红蛋白测定
参照LIU等[13]的方法,并稍加修改。取煮制后不同部位的肉样各5 g于烧杯中,加入20 mL PBS(0.04 mol/L,pH 6.8)搅拌后用高速匀浆机0 ℃下均质1 min。PBS可以有效的降低样品处理和暴露时间对肌红蛋白的影响[14]。然后于12 000 r/min、4 ℃离心分离30 min,用滤纸过滤,取上清液,使用同种缓冲液定容至25 mL,即为肌红蛋白粗提液。分别测定其在525、545、565和572 nm处的吸光值。肌红蛋白总量(mmol/L)、脱氧肌红蛋白(deoxymyoglobin, DMb)、氧合肌红蛋白(oxymyoglobin, OMb)、高铁肌红蛋白(metmyoglobin, MMb)的计算如公式(2)～公式(5)所示:
肌红蛋白总量=-0.166A572+0.086A565+0.088A545+0.099A525
(2)
DMb/%=(0.036 9R1+1.140R2-0.941R3+0.015)×100
(3)
OMb/%=(0.882R1-1.267R2+0.809R3-0.361)×100
(4)
MMb/%=(-2.541R1+0.777R2+0.800R3+1.098)×100
(5)
式中:R1、R2和R3分别代表吸光比值A572/A525、A565/A525、A545/A525。
1.2.5 预测模型构建方法
零级反应动力学的计算如公式(6)所示:
C=C0-kt
(6)
一级反应动力学的计算如公式(7)所示:
lnC=lnC0-kt
(7)
进行反应级数的确定以及色泽变化热力学模型预测[15];接下来,阿仑尼乌斯模型中Ea值的计算如公式(8)所示:
(8)
计算鸡肉卤煮过程中色泽变化的动力学参数[16]:反应速率k和Ea值;最后,根据公式(7)与公式(8)构建色泽动力学预测模型[17],如公式(9)所示:
(9)
式中:C,t时刻下的测量值;C0,初始值;t,煮制时间,min;T,煮制温度,K;k,反应速率常数;k0,方程指前因子;Ea,活化能,kJ/mol;R,气体常数,8.314 J/(mol·K)。
1.3 数据处理方法
采用Excel软件计算公式。采用Origin 2018软件进行图形的绘制和模型的拟合。采用SPSS 23软件单因素方差分析法进行显著性分析
2 结果与分析
2.1 卤煮鸡肉的感官评定结果
由图1可知,随着煮制温度的升高,卤煮鸡肉的感官得分呈现上升的趋势,温度较低时,无法完全去除鸡肉的腥味,而温度较高时,可以加快肌红蛋白变性,促使脂肪溶解,提升色泽品质,使鸡肉拥有良好的风味并改善嫩度,从而获得更高的感官得分。而随着煮制时间的延长,感官得分呈先上升后下降的趋势,过度煮制会导致肉的保水性下降,肌红蛋白进一步变性,造成肉色加深,且肉质变硬变干,从而降低卤煮鸡肉的感官得分。在85、90 ℃煮制90 min以上卤煮鸡肉的色泽得分较高,且差距较小,可能是在此煮制条件下,卤煮鸡肉内部的蛋白质达到稳定状态,从而对色泽造成影响,使色泽得分也趋于稳定。
a-75 ℃;b-80 ℃;c-85 ℃;d-90 ℃;e-95 ℃
图1 煮制条件对卤煮鸡肉感官评分的影响
Fig.1 Effect of cooking conditions on the sensory scoring of braised chicken
2.2 卤煮鸡肉的色泽变化情况
由图2可知,随着煮制温度的升高,卤煮鸡肉的3个部位的L*值逐渐升高,可能是由于肌肉失水,肉样表面纤维结构更加疏松、汁液溶出量增加,水分附着在肉的表面,从而使L*值出现了增加[18],且越里层肉的亮度值越低。a*值逐渐下降,是由于温度升高会促使肌红蛋白变性,进而造成a*值下降[3],越里层受热程度越低,肌红蛋白变性程度也越低,导致同一煮制条件下里层鸡肉红度值高于表面。而b*值随温度上升逐渐下降的原因可能是脂肪氧化裂解,部分蛋白质降解溶出,导致黄度下降[18],同样由于里层肉样受热程度低,脂肪氧化裂解程度相对较轻,于是里层黄度值较低。本研究结果与王琳可[18]的研究相似。
图2 煮制条件对卤煮鸡肉不同部位色差的影响
Fig.2 Effect of cooking conditions on the color difference of different parts of braised chicken
随着煮制时间的延长,卤煮鸡肉各部位的L*与a*逐渐下降,b*逐渐升高,这可能是由于鸡肉在煮制过程中,持续加热使卤煮鸡肉成熟度增大,导致了鸡肉a*和L*下降[19],这与RABELER等[12]在热处理对鸡胸肉色泽变化的影响研究发现一致。同时,各部位的b*值也在逐渐增大,推测是香辛料主要成分随时间逐渐迁移至鸡肉中,导致b*逐渐增大[20]。同一煮制条件下,越靠近里层,卤煮鸡肉的L*和b*越小,a*越大,推测是由于鸡肉不同部位受热顺序不同导致。
2.3 卤煮鸡肉的肌红蛋白存在形式变化
由图3可得,同一煮制温度下,随着时间的延长,鸡肉的OMb占比都在下降,MMb占比则整体呈先升高后下降的趋势,这与SUMAN等[21]的发现温度对肌红蛋白状态影响结果相似,可能是由于煮制过程中肌红蛋白发生了变性,OMb中Fe2+会被逐渐氧化形成Fe3+进而转变成MMb[19],造成了MMb含量增加。而由于鸡肉各部位受热程度不同,导致各部位的肌红蛋白变性程度不同,因此造成了OMb含量占比不同,同红度值a*变化趋势相似,即:里层>中心>表面,继续加热会使肌红蛋白变性趋于完全,即各部位OMb含量差距越来越小。
图3 煮制条件对卤煮鸡肉肌红蛋白存在形式的影响
Fig.3 Effect of cooking conditions on the presence and form of myoglobin in braised chicken
提高煮制温度可以加速肌红蛋白变性,使各部位OMb含量占比更早进入稳定状态,这与BA等[22]发现温度对肌红蛋白状态影响结果相似[22]。里层肉样因受热较表面和中心慢,所以OMb比例也相对较高;而肉中OMb比例则是肉色鲜红的依据[23],随着肉中OMb比例降低,肉类的色泽品质也同时受到改变[24]。
2.4 相关性分析
由图4相关性分析结果可知,a*值与OMb呈极显著正相关,与MMb呈极显著负相关,即卤煮鸡肉红度值受肌红蛋白变性的影响,而2.2节与2.3节中红度值a*的变化趋势和OMb含量占比变化趋势相同,因此可以证明肉色红度值受肉中OMb含量影响,这与SUMAN等[21]的研究结果一致;DMb和OMb均与MMb呈显著负相关。而卤煮鸡肉感官得分与a*值、OMb呈极显著负相关,与b*值和DMb呈显著正相关,可以得到鸡肉红度值a*的变化对感官评分的影响最大,这与DAI等[25]和GO
I等[11]的研究发现相一致。于是选择红度值a*作为卤煮鸡肉色泽变化的预测指标。
图4 卤煮鸡肉色泽指标的相关性分析
Fig.4 Correlation analysis among color indexes of braised chicken
注:**极显著相关(P<0.01);*显著相关(P<0.05)。
2.5 色泽预测模型的构建与验证
2.5.1 预测模型的构建
对不同煮制条件下3个部位的红度值变化分别带入公式(4)和公式(5)进行零级反应动力学和一级反应动力学计算,对不同温度的结果进行线性拟合,求出平均R2,零级反应方程R2=0.80,小于一级反应方程的R2(0.88),该拟合结果与RABELER等[12]的研究结果一致,由此可知卤煮鸡肉煮制过程中红度值变化为一级动力学反应[26]。然后根据一级动力学反应方程式(7)求出3个部位a*值的k值,见表2。
表2 卤煮鸡肉红度值a*一级反应动力学方程拟合结果表
Table 2 Fitting results of first-level reaction kinetic equations for redness values a* of braised chicken
部位温度/℃模型公式反应速率常数k表面中心里层75y=-0.003 8x-0.1600.003 880y=-0.004 0x-0.1600.004 085y=-0.004 9x-0.1010.004 990y=-0.005 7x-0.1280.005 795y=-0.006 3x-0.1890.006 375y=-0.002 5x-0.0660.002 580y=-0.002 6x-0.0690.002 685y=-0.003 0x+0.0190.003 090y=-0.003 2x-0.0570.003 295y=-0.005 3x-0.0780.005 375y=-0.002 9x-0.0850.002 980y=-0.003 6x-0.1230.003 685y=-0.004 0x-0.0410.004 090y=-0.004 5x-0.0230.004 595y=-0.005 4x-0.1630.005 4
以一级反应动力学方程获得的不同部位a*值的反应速率常数的对数lnk为纵坐标,热力学温度倒数1/T为横坐标,进行线性拟合,得到阿仑尼乌斯方程拟合图,如图5所示。将图5所得系数代入公式(8)可得,卤煮鸡肉表面色差a*的Ea值为29.078 kJ/mol,k0=8.475,中心Ea值为36.101 kJ/mol,k0=5.870;里层Ea值为36.520 kJ/mol,k0=4.533;代入公式(9)可得不同部位色差a*值预测方程。
a-表面;b-中心;c-里层
图5 卤煮鸡肉a*值的阿仑尼乌斯方程拟合图
Fig.5 Arrhenius equation fitting diagram of a* value of braised chicken
表面a*见公式(10):
(10)
中心a*见公式(11):
(11)
里层a*见公式(11):
(12)
式中:t,时间,min;T,煮制温度,
各温度下煮制10 min时的红度值a*。
2.5.2 预测模型的验证
为验证所得方程的可靠性,选取75、85、95 ℃数据作为验证集,采用外部验证法,结合预测模型计算其各实验观测点处的预测值,及以实测值作为横坐标,预测模型预测值作为纵坐标,作出两者散点图,并进行线性拟合求其相关系数。如图6所示,各部位a*值预测模型回归方程的相关系数较大,分别为0.970 3、0.955 2、0.968 7;回归系数分别为1.014、1.073、1.015。结果表明方程拟合度较好,所构建模型能较准确的预测不同煮制条件下各部位红度值的变化[27]。
a-表面;b-中心;c-里层
图6 卤煮鸡肉a*值的预测模型验证结果
Fig.6 Predictive model validation results of a* value of braised chicken
3 结论
本文以不同煮制条件为影响因素,研究卤煮鸡肉表面、中心、里层3个部位色泽与肌红蛋白含量变化。鸡肉煮制时,由于不同部位受热程度不同,导致里层肌红蛋白变性程度较小,色泽变化幅度较小;而随着时间继续延长,3个部位色泽与OMb含量趋于稳定,且差距减少,肌红蛋白变性趋于完全,色泽趋于一致;提高煮制温度会导致鸡肉各部位更早进入稳定状态。同时采用与感官评分相关最显著的红度值a*所构建的色泽变化的动力学模型,经验证拟合度较好,能准确预测不同煮制条件下卤煮鸡肉不同部位的色泽。
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